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前端如何处理流式响应?

要实现类似 ChatGPT 的流式响应 UI,前端需要处理实时数据流并动态更新界面。以下是核心实现方案:

一、核心技术方案

数据获取方式:

    从新手到高手:Deno 操作本地文件全攻略

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    一、基础入门教程

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    程序员们经常会遇到Unicode编码,到底应该怎么使用,今天这篇文章就来详细讲讲。

    什么是Unicode编码?

    大模型实战:Flask+H5三件套实现大模型基础聊天界面

    本文使用 Flask 和 H5 三件套(HTML+JS+CSS)实现大模型聊天应用的基本方式

    话不多说,先贴上实现效果:

    流式输出:

    思考输出:

    聊天界面

    模型设置:

    模型设置

    会话切换:

    前言

    大模型的聊天应用从功能到 UI 设计来说都已经非常标准化了,然而身为小白的我至今还天真地以为页面上的流式响应是一门了不起的技术。 于是在得空的时候亲手实现了一个名为 Chat Mate 的聊天应用,该应用主打低代码量和简单易用,并且实现了 Chat 应用需要具备的流式输出、历史记录、模型思考等功能。 项目采用前后端分离的方式,前端完全由原生 HTML、JS、CSS 编写,没有使用任何封装好的框架,后端使用 Python 的 Flask 编写,实现简单。

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    在只用解码器的大模型中,其实原本的 Encoder-Decoder Attention 层关联编码器的方式发生了一些改变,因为没有编码器的存在,它需要通过其他途径获取类似编码器输出的信息,以下是具体解释:

    AI大模型应用工程师扫盲:Transformer解码器训练到推理全流程

    本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在

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    浅谈JavaScript中Blob对象

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